我想重构输入层的输出形状，例如，如果它是（None，42），则从第一个神经元开始，取第1至第7个，然后向右滑动一个神经元，取第2至第8个，以此类推。这样，输出层将为形状（无，36、7）。
我正在使用keras.layers.Lambda（）层来执行此操作，但它无法正常工作，尺寸也不是我所期望的。我写的代码如下：
Inpt_lyr = keras.Input(shape = (42,))
for k in range(42 - 7 + 1):
F = keras.layers.Lambda(lambda x, i, j: x[:,j : j + i])
F.arguments ={ 'i' : 7, 'j' : k}
tmp_rfrm = F(Inpt_lyr)
lst_rfrm.append(tmp_rfrm)
cnctnt_lyr = keras.layers.merge.Concatenate(axis = 0)(lst_rfrm)
tmp_dns = keras.layers.Dense(3 , activation = 'softmax')(cnctnt_lyr)
tmp_model = Model(Inpt_lyr, tmp_dns)
tmp_model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = 'adam')
tmp_model.summary()
我期望conct_lyr的形状为（None，36，7），但是它的形状为（None，7），并且还会出现错误ValueError：图形断开：无法获取张量Tensor（“ input_3：0”，shape =（？ ，42），dtype = float32）在“ input_3”层。顺利访问了以下先前的层：['input_4']
您的方法对我来说似乎很明智，但目前正沿着批处理轴连接张量，在这种情况下，这是不可取的。
我建议在滑动窗口时扩大尺寸1：
for k in range(42 - 7 + 1):
F = keras.layers.Lambda(lambda x, i, j: x[:, None, j: j + i])
# F(Inpt_lyr).shape=(?, 1, 7)
然后沿着扩展轴连接张量：
cnctnt_lyr = keras.layers.merge.Concatenate(axis=1)(lst_rfrm)
# cnctnt_lyr.shape=(?, 36, 7)
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